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Computer vision

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Nous sommes passionnés par les méthodes de Computer Vision

Les missions du Lab

Pour développer des solutions à la pointe de l’innovation, nous travaillons sur une veille technologique, l’implémentation de nouveaux algorithmes via des cas d’usages concrets et l’évaluation de leurs résultats.

À partir du traitement d’images (notamment satellites) et de vidéos pré-processées, notre laboratoire de Computer Vision a su apporter des réponses innovantes à plusieurs problématiques comme la classification, la détéction, l'ensembling, et la visualisation.

Nos sujets de recherche

Classification

Scan an area and estimate the photovoltaic potential of the buildings in it. This is done by associating the results of a detection with the solar radiation data available on the Indrabot.

Detection

A pipeline for detecting car breakdowns. By combining advanced detection algorithms based on deep learning (YOLOv5, EfficientDet...) and more classical approaches (morphological transforms, Hough transform...)

Ensembling

Improve our performance on wild deposit detection by developing ensembling methods (AND, OR, WBF, etc.)

Visualisation

Challenge Everest, which objective was to detect dangerous positions on the ski lifts of a ski resort from video files.

NOS SOLUTIONS D'IA AU SERVICE DE LA Computer vision

Nos publications

Representation IA Abstraite

« IA vs RH » par Sia Partners : La revanche des…

Chaque mois, le cabinet de conseil Sia Partners décrypte pour Liaisons Sociales la révolution IA et ses impacts sur les ressources humaines. Cette nouvelle chronique est signée par Guillaume Lavoix, Senior Manager RH & Transformation et Expert Digital RH chez Sia Partners.

2024

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Representation IA Abstraite Violet

SiaGPT au Service de l'ESG

Afin de promouvoir le développement durable et responsable, respecter les critères ESG pour réguler l'impact d'une entreprise sur l'environnement, la société et la gouvernance est devenu essentiel.

2024

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OpenStreetMap from Heka

OpenStreetMap : Utiliser des données ouvertes et…

Explorons l'utilisation d'OpenStreetMap : l'extraction de données géospatiales et la mise en œuvre d'une approche visant à améliorer la qualité globale des données.
Les principales étapes de l'extraction des données : la sélection de la zone d'intérêt, la collecte, le nettoyage et la préparation.

2024

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